## PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI UNTUK PENGELOMPOKAN RISIKO MAGANG MAHASISWA
Audry Febrisa Sidabutar, Roni Habibi, Woro Istri Rahayu Vokasi, Sarjana Terapan Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Jl. Sariasih No.54, Kota Bandung 40151, Jawa Barat, Indonesia audryfsdbtr@gmail.com

## ABSTRAK
Program  magang  di  perusahaan  telah  menjadi  metode  penting  dalam  mengembangkan  keterampilan  dan pengalaman kerja bagi mahasiswa di dunia nyata. Meskipun memberikan banyak manfaat seperti meningkatkan kemampuan  interpersonal  dan  memperluas  jaringan  kontak,  program  magang  juga  melibatkan  risiko  tertentu. Oleh  karena  itu,  penting  bagi  institusi  pendidikan  dan  perusahaan  penyelenggara  untuk  memiliki  pemahaman menyeluruh terhadap semua aspek program ini dan melakukan evaluasi secara berkala guna mengurangi risiko yang  terkait.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  utama  untuk  menganalisis  dan  membandingkan  model  klasifikasi machine  learning,  yaitu SVM,  Multinomial  Naive  Bayes,  Decision  Tree  C.45 ,  dan Random  Forest ,  dalam melakukan  klasifikasi  dan  prediksi  risiko  pada  program  magang  mahasiswa.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini diperoleh melalui kuisioner yang berisi pernyataan seputar program magang, dan penulis berhasil mengumpulkan  tanggapan  dari  119  responden.  Evaluasi  dilakukan  dengan  membandingkan  performa  model- model  tersbut  berdasarkan  metrik  evaluasi  yang  relevan,  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Hasil perbandingan  model  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  SVM  menjadi  model  yang  optimal  untuk diimplementasikan dengan nilai akurasi, presisi, recall, dan skor f1 tertinggi, yaitu 100%.
Kata Kunci : Evaluasi, Metode Klasifikasi, Program Magang, Risiko.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  revolusi  saat  ini,  program  magang  di perusahaan  telah  menjadi  metode  penting  dalam pengembangan  keterampilan  dan  pengalaman  kerja bagi  mahasiswa  [1].  Menurut  penelitian,  kerjasama dengan  industri  melalui  program  magang  dapat meningkatkan  kinerja  industri  [2].  Kerjasama  antara universitas dan industry untuk menyelesaikan masalah ilmiah, sosial, ekonomi, dan politik seperti demokrasi, keberlanjutan, dan pemahaman inkulturasi [3]. Seperti kolaborasi  ilmiah,  kolaborasi  universitas-industri ditentukan oleh perilaku, misi, dan masyarakat [4].
Untuk  menciptakan  sinergi  kerjasama  yang berkelanjutan, hubungan dengan mitra harus dipertahankan.  Industri  dapat  menekan  biaya  riset dengan  bekerja  sama  dengan  program  riset  dan pengembangan  teknologi  [5].  Melalui  kerjasama  ini, perusahaan dapat menyebarluaskan temuan penelitian yang bisa membantu untuk kemajuan perusahaan [6]. Industri  lebih  suka  memanfaatkan  lembaga  riset potensial  daripada  menghabiskan  lebih  banyak  uang untuk riset mereka sendiri [7].
Walaupun  universitas  menawarkan  program magang,  selalu  ada  kemungkinan  bekerja  sama dengan  industri,  dengan  dampak  positif  maupun negatif  bagi  mitra.  Salah  satu  contohnya,  industri sering  mengeluh  tentang  kinerja  mahasiswa  karena dua  alasan  utama:  kualifikasi  yang  tidak  sesuai  dan universitas yang tidak siap untuk mengikuti perubahan di pasar [8]. Problem-problem ini dapat menyulitkan industri  yang  terkait untuk  meningkatkan daya  saing mereka,  dan  ini  menunjukkan  betapa  pentingnya kepuasan peserta dalam program magang universitas.
Kerjasama  antara  industri  dan  universitas tentang  program  magang  belum  menunjukkan  kerja sama  yang  berkelanjutan  dan  konsisten  dengan komitmen  yang  kuat.  Kepuasan  dan  kepercayaan membentuk komitmen. Problem-problem ini menunjukkan  betapa  pentingnya  mengidentifikasi potensi bahaya saat melakukan program magang. Oleh karena itu, penelitian harus dilakukan tentang variabel yang  mempengaruhi  risiko  mitra  dalam  kerjasama antara universitas dan industri [9].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Untuk penelitian ini, diperlukan dasar teori yang akan menjadi landasan bagi penelitian. Landasan teori yang  digunakan  adalah Machine  Learning ,  Risiko, Kolaborasi Universitas dan Industri, dan Magang.

## 2.1 Metode Klasifikasi Machine Learning
Metode klasifikasi pada machine learning adalah serangkaian  teknik  komputasional  yang  digunakan untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan data ke  dalam  kategori  atau  kelas  yang  telah  ditentukan. Tujuan utama dari metode klasifikasi ini adalah untuk mengembangkan model yang dapat mempelajari pola- pola  dari data pelatihan  dan  kemudian  menggunakan pola-pola ini untuk mengklasifikasikan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 2.2 Risiko
Risiko, menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), merujuk pada akibat yang tidak menyenangkan, merugikan, atau membahayakan yang dapat  timbul  dari  suatu  perbuatan  atau  tindakan. Tinjauan  literatur  tentang  risiko  menunjukan  konsep
risiko  didefinisikan  secara  beragam.  Definisi  risiko yang  diterima  secara  umum  mencakup  “perubahan yang tidak diketahui dalam nilai sistem di masa depan” [10] dan ukuran kemungkinan-kemungkinan, konsekuensi, dan waktu dari suatu peristiwa.
2.3 Kolaborasi Universitas dan Industri Luasnya dimensi kolaboratif kolaborasi universitas  dan  industry  berarti  bahwa  berbagai terminologi,  pendekatan  penelitian,  dan  metodologi dapat  dikembangkan  untuk  memastikan  kolaborasi yang  berhasil.  Terminologi  dan  pendekatan  untuk menciptakan  kolaborasi  ini  meliputi  inter-disiplin, multi-disiplin,  trans-disiplin,  dan  lintas  disiplin.  [11] mengemukakan  bahwa  metode  penelitian  yang digunakan  dapat  melalui  bibliometrik,  wawancara, observasi,  eksperimen  terkontrol,  survey,  simulasi, analisis media sosial, dan analisis dokumen.

## 2.4 Magang
Magang adalah pengalaman kerja atau pekerjaan yang  diarahkan  dengan  hati-hati  dimana  siswa memiliki tujuan pembelajaran, yaitu untuk merefleksikan  apa  yang  akan  mereka  ambil  dari pengalaman.  Menurut  [12],  magang  adalah  jembatan antara  teori  kelas  dan  dunia  praktis.  Magang  adalah bagian  dari  kurukulum,  praktikum  professional  yang dilaksanan  dengan  memberikan  siswa  pengalaman nyata dengan bekerja di industri.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan bebrapa tahapan dan  teori.  Berikut  Gambar  1  yang  menunjukkan tahapan dalam penelitian.
Gambar 1. Alur Penelitian
Langkah-langkah pada alur penelitian sebagai berikut.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  adalah  melalui  penyebaran  kuisioner.
Pada  penyebaran  kuisioner  yang  dilakukan  berisi pernyataan yang berkaitan dengan tujuan penelitian.

## 3.2. Pre-Processing Data
Setelah  pengumpulan  data,  langkah  selanjutnya yaitu Pre-Processing  Data.  Pre-Processing  Data merupakan  proses  transformasi  data  mentah  menjadi format  yang  lebih  mudah  untuk  dianalisis  [13]. Beberapa  langkah  yang  dilakukan  pada  tahap  ini adalah  dengan  menghilangkan  data  yang  rusak  dan tidak akurat dari kumpulan data yang tersedia dikenal sebagai Data Cleaning [14]. Tujuan pembersihannya adalah  untuk  menghilangkan  data  yang  mengandung NaN, sehingga data menjadi lebih bersih dan konsisten untuk analisis lebih lanjut.

## 3.3. Labeling
Setelah  tahap preprocessing  data selesai, langkah  berikutnya  adalah  melakukan  prosedur Labeling pada  setiap  responden  dalam  dataset. Labeling data  adalah  proses  memberikan  label  atau kategori pada data yang ada untuk tujuan analisis atau pembelajaran  mesin.  Pemberian  label  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  atau  mengklasifikasikan  data ke dalam kategori tertentu agar dapat digunakan dalam berbagai  macam  analisis,  prediksi,  atau  pengambilan keputusan.

## 3.4. Modeling
Setelah Cross-validation selesai,  selanjutnya adalah  modeling.  Modeling  adalah  proses  membuat sistem untuk mengenali pola data atau membuat suatu prediksidari  data.  Dalam  tahapan  ini,  dilakukan inisialisasi  model SVM,  Multinomial  Naive  Bayes, Decision Tree C.45, dan Random Forest .

## 3.5. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  untuk  menilai  sejauh  mana model  yang  telah  dibangun  dapat  menghasilkan prediksi  atau  klasifikasi  yang  akurat  dan  dapat diandalkan  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Beberapa  metrik  dan  teknik  evaluasi yang digunakan dalam hasil modeling adalah sebagai berikut:
a. Akurasi (Accuracy)
metrik  yang  mengukur  sejauh  mana  model melakukan  prediksi  yang  benar  dibandingkan dengan jumlah total data yang dievaluasi
b. Presisi (Precision)
mengukur  sejauh  mana  hasil  positif  dari  model benar.
c. Recall (Sensitivitas) mengukur sejauh mana model mampu menemukan atau mengenali hasil positif yang sebenarnya
d. F1-Score F1-Score adalah ukuran gabungan dari presisi dan recall.
e. Confusion Matrix Confusion  matrix adalah  tabel  yang  menyajikan hasil  prediksi  model  dengan  membandingkan
prediksi benar dan prediksi salah untuk setiap kelas atau kategori yang ada.
Evaluasi model sangat penting karena membantu untuk memahami kekuatan dan kelemahan dari model yang telah dibangun.

## 3.6. Visualisasi
Visualisasi digunakan untuk menyajikan informasi  secara  grafis  agar  dapat  dipahami  dengan lebih  baik.  Visualisasi  dapat  berupa  grafik,  diagram, atau  bentuk  visual  lainnya  yang  membantu  dalam menginterpretasikan hasil penelitian dan menyampaikan temuan secara efektif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Pada  pengelitian  ini  sumber  data  didapatkan berdasarkan  hasil  dari  kuisioner.  kuisioner  adalah kumpulan  pertanyaan  atau  pernyataan  yang  disusun agar  dijawab  oleh  responden  untuk  mengetahui persepsi  responden  tentang  risiko  pada  program magang.

## 4.2. Teknik pengumpulan data kuisioner
Jenis  teknik  pengumpulan  data  kuisioner  pada penelitian  yaitu  data  primer.  Data  primer  adalah kuisioner  yang  dibagikan  kepada  pihak-pihak  yang berhubungan dengan topik. Pada penyebaran kuisioner yang  dilakukan  berisi  pernyataan  yang  berkaitan dengan  tujuan  penelitian.  Pada  penelitian  ini  yang menjadi  responden  nya  adalah  mahasiswa  aktif  dan alumni  yang  sudah  pernah  melakukan  program magang baik WFH maupun WFO. Pada kuisioner ini, responden  diharapkan  dapat  memberikan  penilaian terhadap variabel yang terdapat pada kuisioner.

## 4.3. Analisa Data
Analisis  data  melibatkan  pengelompokan  atau klasifikasi  data  kuisioner  berdasarkan  tingkat  risiko yang  teridentifikasi  melalui  jawaban  yang  diberikan oleh responden. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengidentifikasi  pola  atau  tren  dalam  data  kuisioner yang berkaitan dengan tingkat risiko yang berbeda dan mendapatkan  wawasan  tentang  seberapa  signifikan risiko  yang  terkait  dengan  program  magang mahasiswa.

## 4.4. Skala Pengukuran
Pengukuran  variabel  penelitian  menggunakan skala  yang  mana  akan  mewakili  dalam  mengukur persepsi  responden  terhadap  pengaruh  risiko.  Skala tersebut  menggunakan  rentang  angka  1  sampai  5 terlihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Skala Penilaian Kuisioner Nilai Keterangan 1 STS (Sangat Tidak Setuju) 2 TS (Tidak Setuju)
3 N (Netral)
4 S (Setuju)
5 SS (Sangat Setuju)
4.5. Pre-Processing Data Preprocessing  data merupakan  tahap  kritis dalam  analisis  data  karena  dapat  mempengaruhi kualitas hasil analisis dan model yang akan digunakan. Dengan melakukan preprocessing data dengan benar, kita  dapat  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan dalam  analisis  atau  pemodelan  lebih  bersih,  relevan, dan  dapat  diandalkan  untuk  mendapatkan  wawasan dan  informasi  yang  bernilai  dari  data  yang  telah dikumpulkan.
Tujuan  dari  preprocessing  data  adalah  untuk membersihkan,  mempersiapkan,  dan  mengubah  data menjadi format yang sesuai agar lebih mudah diolah, dipahami, dan diinterpretasikan oleh alat analisis atau model yang akan digunakan.
Pada  data  dilakukan  drop  kolom  untuk menghilangkan informasi yang kurang relevan dalam analisis  atau kolom  yang  memiliki  banyak data  yang hilang atau kosong, sehingga data tersebut tidak dapat diisi  atau  diimputasi.  Drop  kolom  tersebut  dapat menjadi pilihan untuk menghindari biar dalam analisis

## 4.6. Labeling
Setelah  melakukan  preprocessing  data,  langkah selanjutnya  adalah  melabeli  atau  mengidentifikasi kategori  pada  setiap  data  dalam  dataset.  Proses  ini disebut  sebagai labeling data  atau  data labeling . Labeling  data dilakukan  dengan  tujuan  untuk memberikan informasi atau kategori pada setiap data yang  relevan  dengan  tujuan  analisis  atau  pemodelan yang ingin dicapai.
Berikut merupakan hasil dari labeling.
Table 2. Labeling
Jenis Kelamin Umur Program Studi-Jurusan P1 P2 3 …  P31  P32  P33  total risk_level Laki-laki 22 D4-Teknik Informatika 2 3 4 … 2 2 2 74 Risiko Tinggi Perempuan 23 D3-Manajemen Logistik 2 2 2 … 1 1 1 62 Risiko Tinggi Laki-laki 23 D4-Teknik Informatika 2 2 3 … 1 1 1 59 Risiko Tinggi Laki-laki 22 D4-Logistik Bisnis 3 2 2 … 2 3 3 93 Risiko Sedang Laki-laki 24 D4-Teknik Informatika 2 1 2 … 1 1 1 55 Risiko Tinggi Perempuan 21 D4-Teknik Informatika 1 1 1 … 1 1 1 34 Risiko Tinggi Perempuan 23 D4-Logistik Bisnis 2 3 2 … 1 1 1 48 Risiko Tinggi Laki-laki 20 D3-Manajemen Logistik 3 3 3 … 3 3 3 99 Risiko Sedang
Pada  tabel  2  diatas  menampilkan  beberapa  data responden  dan  label  kategori  untuk  masing-masing responden.  Pada  proses  labeling,  data  dikategorikan dalam  3  level  risiko  yaitu  Risiko  Rendah,  Risiko Sedang.  Dari  hasil  labeling  tersebut,  didapatkan jumlah dari setiap level risiko yang ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Jumlah Risiko
4.7. Cross-Validation
Cross-validation adalah  teknik  validasi  yang umum digunakan dalam analisis data dan pemodelan machine learning. Tujuan dari cross-validation adalah untuk mengevaluasi kinerja model atau algoritma yang telah dibuat menggunakan data yang ada.
Proses cross-validation melibatkan  pembagian dataset  menjadi  dua  subset,  yaitu  data  pelatihan ( training data ) dan data pengujian ( testing data ). Data pelatihan  berfungsi  sebagai  bahan  untuk  melatih model,  sementara  data  pengujian  digunakan  untuk menguji  seberapa  baik  kinerja  model  yang  telah dilatih.
Pada  hasil cross-validation ,  data  latih  ( training data )  adalah  x_train  dan  label  pelatihan  ( training labels )  adalah  y_train.  Data  pengujian  ( testing  data ) adalah  x_test,  dan  label  pengujian  ( testing  labels ) adalah y_test.  Parameter test_size=0.2 menunjukkan bahwa  data  pengujian  akan  berukuran  20%  dari keseluruhan  dataset,  sedangkan  data  latih  akan berukuran 80%.

## 4.8. Modeling
Modeling data  adalah  proses  pembuatan  model statistik atau model machine learning berdasarkan data latih  (training  data)  untuk  menggambarkan  atau memahami  pola,  hubungan,  atau  tren  dalam  data tersebut.  Tujuan  dari  modeling  data  adalah  untuk memprediksi  atau  memberikan  penjelasan  atas fenomena yang terjadi di dalam dataset.
Proses  modeling  data  umumya  melibatkan beberapa  langkah,  antara  lain  pemillihan  model, pembuatan model, pengoptimalan model, dan evaluasi model.
Beberapa model yang digunakan pada penelitian ini  adalah SVM,  Multinomial  Naïve  Bayes,  Decision Tree C.45, dan Random Forest.

## 4.9. Evaluasi
Setelah  melatih  model  menggunakan  data  latih dan  menguji  kinerja  model  dengan  data  pengujian, penulis  melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  prediksi dari  masing-masing  model  untuk  memahami  sejauh mana  model  dapat  memprediksi  risiko  program magang mahasiswa dengan akurat.
Penulis  menggunakan  beberapa  metrik  evaluasi untuk mengukur kinerja model, yaitu akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
a. SVM (Support Vector Machine) SVM adalah  model  yang  baik  untuk  tugas klasifikasi, termasuk prediksi risiko. Hasil evaluasi menunjukkan  bahwa  model  memiliki  akurasi, presisi,  recall,  dan  f1-score  mencapai  100%  dan merupakan model terbaik pada penelitian ini.
b. Multinomial Naïve Bayes Multinomial Naïve Bayes adalah model probabilistik  yang  cocok  untuk  prediksi  risiko program  magang.  hasil  evaluasi  pada  model  ini memiliki  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score sebesar 59,32%.
c. Decision Tree C.45
Hasil  evaluasi  dari  model Decision  Tree  C.45 menunjukkan  bahwa  akurasi,  presisi,  recall,  dan f1-score sebesar 67,80%.
d. Random Forest Random  Forest adalah  model  ensemble  learning yang  menggabungkan  banyak  pohon  keputusan untuk memberikan prediksi yang lebih akurat dan mengurangi overfitting. Pada hasil evaluasi model ini,  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score menghasilkan  sebesar  96,61%  yang  merupakan akurasi tertinggi kedua setelah model SVM .

## 4.10. Visualisasi
Pada visualisasi menampilkan bar  chart yang menampilkan nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dari  beberapa  model machine  learning yang  telah dievaluasi  sebelumnya.  Dalam  visualisasi  tersebut, terdapat  beberapa  model  yang  dievaluasi  yaitu, Multinomial  Naive  Bayes (MNB),  SVM, Decision Tree , Random Forest. Dengan menggunakan visualisasi data, pernbandingan antara akurasi, presisi, recall,  dan  f1-score  dari  model-model  tersebut  dapat dilihat dengan lebih jelas dan mudah dipahami.
Accuracy , merupakan  metrik  yang  mengukur  sejauh mana  model  dapat  melakukan  prediksi  dengan  tepat. Untuk  menghitung  akurasi,  jumlah  prediksi  yang benar  dibagi  dengan  jumlah  total  prediksi  yang dilakukan oleh model.
Gambar 3. Accuracy Model
Precision , mengukur  seberapa  akurat  model  dalam memprediksi  kasus  positif.  Presisi  dihitung  dengan membagi  jumlah  prediksi  positif  yang  benar  dengan jumlah  total  prediksi  positif  yang  dilakukan  oleh model.
Gambar 4. Precision
Recall , metrik  yang  mengukur  seberapa  banyak prediksi  positif  yang  benar  dari  keseluruhan  jumlah data  positif  yang  sebenarnya.  Untuk  menghitung recall,  jumlah  prediksi  positif  yang  benar  dibagi dengan jumlah total contoh positif yang ada.
Gambar 5. Recall
F1-score adalah metrik yang menggabungkan presisi dan  recall  menjadi  satu  angka  untuk  memberikan gambaran  keseluruhan  tentang  performa  model.  F1- score  merupakan  rata-rata  harmonic  dari  presisi  dan recall, yang memberikan bobot yang seimbang antara keduanya.
Gambar 6. F1-score
Hasil evaluasi dari accuracy, precision, recall, dan F1- score menunjukkan bahwa model Random Forest dan SVM memiliki akurasi yang paling tinggi dengan nilai 99,55%,  yang  berarti  model  tersebut  memberikan akurasi prediksi yang benar secara keseluruhan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  memprediksi  risiko  program  magang mahasiswa, model SVM memiliki akurasi yang paling tinggi  dengan  nilai  100%  kemudian  akurasi  tertinggi kedua yaitu pada model random forest dengan tingkat akurasi sebesar 96,61%. Model tersebut menunjukkan performa yang baik serta memiliki hasil evaluasi yang tinggi. Namun, setiap model memiliki trade-off antara akurasi,  presisi,  dan  recall.  Rekomendasi  untuk institusi  pendidikan  dan  perusahaan  penyelenggara program magang adalah mempertimbangkan pemilihan  model  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan tujuan  mereka.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi pada  pemahaman  tentang  hubungan  universitas- industri  dan  penerapan  machine  learning  dalam pendidikan dan pengembangan tenaga kerja. Meskipun  hasilnya  berharga,  penelitian  ini  memiliki keterbatasan  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam pengembangan lebih lanjut.
Penelitian ini memberikan saran sebagai berikut: Mempertimbangkan  variabel  lain  yang  relevan, Memastikan kualitas data yang baik dan representatif, Eksplorasi  teknik  machine  learning  lain,  Lakukan studi  lebih  mendalam  tentang  hubungan  universitas- industri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  Hakim,  “Prosiding  Konferensi  Nasional
Ekonomi Manajemen dan Akuntansi (KNEMA) Journal  Homepage  Strategi  Kolaborasi  Antara Perguruan  Tinggi,  Industri  dan  Pemerintah : Tinjauan Konseptual Dalam Upaya Meningkatkan Inovasi Pendidikan dan Kreatifitas Pembelajaran di Perguruan Tinggi”.
[2]  M.  Muflih,  “Kepuasan  Industri  Keuangan Syariah  terhadap  Kinerja  Mahasiswa  Magang Perguruan  Tinggi:  Analisis  Teori  Ekspektasi- Diskonfirmasi,” JPEKA:  Jurnal  Pendidikan Ekonomi, Manajemen dan Keuangan , vol. 5, no.
1, pp. 13–22, Nov. 2021, doi: 10.26740/jpeka.v5n1.p13-22.
[3]  O. : Lina, A. Staf, P. Fakultas, E. Universitas, and K.  Maranatha  Bandung,  “KOLABORASI UNIVERSITAS-INDUSTRI: TINJAUAN KONSEPTUAL  MEKANISME  TRANSFER
PENGETAHUAN  DARI  UNIVERSITAS  KE
INDUSTRI,” 2008.
[4]  D.
H. Sonnenwald, “Chapter 4 COLLABORATIVE VIRTUAL ENVIRONMENTS FOR SCIENTIFIC COLLABORATION: TECHNICAL AND ORGANIZATIONAL DESIGN
FRAMEWORKS.”
[5]  O. :  Sutrisno,  “MEMBANGUN  JEJARING KERJA  SEBAGAI  BAGIAN  PENINGKATAN DIKLAT.”
[6]  O. : Lina, A. Staf, P. Fakultas, E. Universitas, and K.  Maranatha  Bandung,  “KOLABORASI UNIVERSITAS-INDUSTRI: TINJAUAN KONSEPTUAL  MEKANISME  TRANSFER PENGETAHUAN  DARI  UNIVERSITAS  KE INDUSTRI,” 2008.
[7]  F. Sanusi, G. Ganika, U. Sultan, and A. Tirtayasa, “STRATEGI MENINGKATKAN
ABSORPTIVE  CAPACITY  PERUSAHAAN (Studi  Empiris  pada  Perusahan  Jasa  Konstruksi Skala  Kecil  dan  Menengah  di  Banten) PROGRAM STUDI MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS  KOMPUTER  INDONESIA BANDUNG,” 2021.
[8]  S.  E.  Rogers,  C.  D.  Miller,  C.  Flinchbaugh,  M. Giddarie, and B. Barker, “All internships are not created  equal:  Job  design,  satisfaction,  and vocational  development  in  paid  and  unpaid internships,” Human  Resource  Management Review , vol. 31, no. 1, p. 100723, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.hrmr.2019.100723.
[9]  L.  Hakim,  “Prosiding  Konferensi  Nasional Ekonomi Manajemen dan Akuntansi (KNEMA) Journal  Homepage  Strategi  Kolaborasi  Antara Perguruan  Tinggi,  Industri  dan  Pemerintah :
Tinjauan Konseptual Dalam Upaya Meningkatkan Inovasi Pendidikan dan Kreatifitas Pembelajaran di Perguruan Tinggi”. [10]  “ANALISIS DAN MITIGASI RISIKO DENGAN METODE RISK ASSESSMENT.”
[11]  O. : Lina, A. Staf, P. Fakultas, E. Universitas, and K. Maranatha Bandung, “KOLABORASI UNIVERSITAS-INDUSTRI: TINJAUAN
KONSEPTUAL  MEKANISME  TRANSFER PENGETAHUAN  DARI  UNIVERSITAS  KE INDUSTRI,” 2008.
[12]  C.  P.  Maertz  Jr,  P.  A.  Stoeberl,  and  J.  Marks, “Building  successful  internships:  lessons  from the research for interns, schools, and employers,” Career Development International , vol. 19, no. 1, pp.  123–142,  Feb.  2014,  doi:  10.1108/CDI-03- 2013-0025.
[13]  V. Jane and L. Arockiam, “Survey on IoT Data Preprocessing,” 2021.
[14]  T.  Wang et  al. ,  “When  Sensor-Cloud  Meets Mobile  Edge  Computing,” Sensors ,  vol.  19,  no. 23, p. 5324, Dec. 2019, doi: 10.3390/s19235324